基于温升检测的电气运输中开关磁阻电机驱动系统故障诊断方法

《Machines》：Fault Diagnosis Method Based on Temperature Rise Detection for Switched Reluctance Motor Drive Systems in Electrical Transportation

　　

本文提出了一种基于温升检测的故障诊断方法，用于电气运输设备中开关磁阻电机驱动系统（SRM drive systems）的功率变换器。首先，研究人员在健康和故障状态下，计算并记录不同运行条件下所有功率器件的总功率损耗。然后，建立了一个有限元电热模型（finite-element electrothermal model），以表征故障引起的功率损耗重新分布与变换器器件温升变化之间的关系。基于功率损耗分析，将温升作为关键特征，并提出了相应的故障诊断方法。为了考虑运行条件对诊断标准的影响，研究人员开发了三个独立的反向传播神经网络（BPNN）模型，以转子转速、负载转矩和环境温度作为输入，预测特定故障的温升阈值。在诊断过程中，将功率二极管的实时温度变化与所选阈值进行比较，以检测功率变换器故障。最后，实验结果证明了所提出的故障诊断方法的有效性。

该论文发表在《Machines》上，聚焦于电气运输中开关磁阻电机（SRM）驱动系统的高可靠性需求。功率变换器作为关键部件，其功率晶体管易发生开路或短路故障，严重威胁系统安全。现有故障诊断方法多依赖电流特征，但电流传感器可能失效，且负载突变或转速波动易导致电流剧烈变化，引发误判。因此，研究人员提出一种基于温升检测的故障诊断方法，利用热响应物理机制替代瞬态电流分析，以提升诊断的鲁棒性与可靠性。

研究人员首先分析功率变换器损耗特性。针对四相8/6 SRM的不对称半桥变换器，采用电流斩波控制策略，分别计算MOSFET和二极管在正常及故障状态下的导通与开关损耗。通过MATLAB仿真获取瞬时损耗数据，发现斩波管开关损耗远高于导通损耗，而位置管导通损耗占主导。基于此，建立有限元电热模型（FEM），将器件内部多层结构简化为等效单层，根据热阻公式计算等效导热系数，并设定边界条件（对流换热系数、表面发射率等）。模型模拟了正常、斩波管短路、位置管短路及斩波管开路四种工况，揭示故障导致功率损耗重新分布，进而引起对应二极管温升的差异化变化。例如，斩波管短路使上续流二极管温升显著增加，位置管短路使下续流二极管温升升高，而斩波管开路导致故障相二极管温升降低。

为适应工况变化对诊断阈值的影响，研究人员构建三个独立的反向传播神经网络（BPNN）模型，每个模型采用3-9-1结构（输入层：转子转速、负载转矩、环境温度；隐藏层9个神经元；输出层：故障温升阈值）。训练数据来自有限元仿真生成的1344组样本（1294组训练，50组测试），覆盖转速400–1000 r/min、负载转矩0–0.1 N·m、环境温度18–27°C。训练后测试集平均绝对误差为0.018，相关系数达0.996，表明模型能准确预测不同工况下的阈值。通过热力图展示阈值随工况变化趋势，实现自适应阈值设定。

诊断方法分为四个阶段：第一阶段计算功率损耗作为热源输入；第二阶段建立有限元模型获取多工况温度数据；第三阶段训练BPNN模型预测基准温差（故障稳态温度与正常稳态温度之差），并引入缩放系数α（0.6–0.8）得到决策阈值，使系统无需等待器件达到热稳态即可触发诊断；第四阶段实时监测功率二极管温度，计算各相二极管温升变化ΔT_k，与斩波管短路、位置管短路、斩波管开路对应的三个阈值比较，结合逻辑判断图（Figure 16）定位故障。斩波管短路和位置管短路可定位至具体晶体管，而斩波管开路仅能定位至故障相。

实验验证在四相8/6 SRM原型上进行，采用红外测温仪和热电偶采集温度数据。在环境温度27°C、转速800 r/min、空载条件下，比较正常与三种故障状态下的二极管温升。实测结果显示：斩波管短路时上续流二极管D1温升从5.1°C增至23.9°C，ΔT=18.8°C，超过阈值13.77°C；位置管短路时下续流二极管D5温升从8.8°C增至20.5°C，ΔT=11.7°C，超过阈值8.69°C；斩波管开路时D5温升降至0.9°C，ΔT=-7.9°C，低于阈值-6.16°C。在9组不同工况（变化环境温度、转速、负载）的测试中，所有故障均被正确检测与分类，诊断成功率100%，平均诊断裕度3.94°C，表明阈值与实测值有足够分离度。

讨论部分指出，该方法可在故障早期阶段进行诊断，无需等待热稳态，显著提升效率；对负载和转速变化具有鲁棒性，因为二极管热响应缓慢，阈值可自适应更新；避免了复杂电流信号分析，无需额外电流或电压传感器，降低成本。然而，存在局限性：仅针对单相故障，多相同时故障未研究；开路故障无法区分斩波管或位置管；仅考虑功率晶体管故障，二极管故障未涉及；BPNN训练范围有限（转速400–1000 r/min，负载0–0.1 N·m，温度18–27°C），外推可能降低精度；实验样本仅9组，统计评估不足；需在二极管上安装温度传感器，增加硬件成本和空间约束。未来工作将扩展至更广工况、多相并发故障及二极管故障，并进行充分实验验证。

研究结论部分翻译如下：本文研究了开关磁阻电机（SRM）不对称半桥功率变换器中功率晶体管的单相短路和开路故障，重点分析了其对系统运行状态和变换器温升特性的影响。提出了一种基于温场的SRM功率变换器故障诊断方法，利用反向传播神经网络（BPNN）预测不同工况下的故障温度阈值。通过比较实时功率二极管温度变化与这些阈值，该方法可定位斩波管和位置管的短路故障，并识别开路故障的故障相，但无法进一步区分开路故障源于斩波管还是位置管。实验结果表明，故障发生后，该策略能准确、快速地诊断故障类型并确定位置。主要贡献如下：（1）该方法无需器件达到热稳态，可实现早期故障诊断，显著提升诊断效率；（2）在实际电机运行中，负载突变或转速波动会引起相电流大幅变化，而二极管温度变化较为缓慢，且故障温度阈值可随负载和转速自适应更新，因此诊断方法具有鲁棒性和可靠性；（3）传统基于电流的功率变换器故障诊断方法易受高频噪声和剧烈电流波动影响，可能降低诊断准确性或导致误诊，而该方法避免了复杂的前后故障电流信号分析，无需额外电流或电压传感器，降低了检测成本。